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Google翻訳はすごい?
調査レポート

Google翻訳のアプリがすごいらしいので実験してみた。

Google翻訳アプリはすごい?

去年からGoogle翻訳の精度が格段に向上していると話題になっている。
なんでもビッグデータで集めた情報とAIの学習能力でどんどん精度が向上しているとかナントカかんとか。
筆者は語学にそこそこ自信がある。なんたって通訳資格(通訳案内士)の一次試験(筆記試験)は合格してるくらいだからな!機械翻訳になんて負けるわけはねーぜ!

…ということで、さっそくGoogle翻訳アプリをインストールして翻訳させてみることにした。

Google翻訳のアプリにはカメラの動きに合わせて、見たままの状態で翻訳してくれる「リアルタイム翻訳機能」と、文字を読み取って文章に変換するこれまでと同じ翻訳機能があるので、それぞれ検証していくことにした。

 

翻訳の精度を簡単なもので実験

まずはオフィス内にあった防犯カメラの表示で実験。

防犯カメラの英語翻訳

「防犯カメラ設置」で” CAMERA IN OPERATION ”が翻訳か…ちょっと意訳されてるカンジもするけど、まぁ手始めに実験するにはちょうどいいか。「カメラ作動中」というのが本来の意味だ。

防犯カメラとりあえずアプリで翻訳

「動作時にカメラ」かぁ、この見たままで翻訳してくれる機能自体は画期的だけど、翻訳そのものは微妙かなぁ。

次はカメラで文字を読み取らせる通常の翻訳。

防犯カメラ翻訳2

“CAMERA IN OPERATION”はうまく認識されたけど、「運転中のカメラ」かぁ。「動作時にカメラ」よりは自然だけど、ちょっと微妙かなぁ。良し悪しの判断はつかないなぁ。

看板とかは他のブログとかでも実験されてるようなので、もっと難しいものにチャレンジしてみよう。というより、簡単な単語翻訳だと直訳でも意味は通じるからちょっと別のものでやってみるか。

TOEIC問題に挑戦!

今や英語学習では常識ともなっているTOEICで実験。いきなり長文問題の翻訳をアプリで試してみる。日本でTOEICを運営している一般財団法人 国際ビジネスコミュニケーション協会のサイトに掲載されていたTOEICの長文問題サンプルを翻訳させてみた。
まずはカメラで見たまま翻訳してくれるリアルタイム翻訳から。

TOEIC長文アプリで写真TOEIC長文リアルタイム翻訳

左が元の文章。右がアプリ翻訳。うーん、このリアルタイム翻訳は微妙かな。翻訳の性能の問題もあるけど、撮影の角度や手ブレによって翻訳が変わるし、翻訳されてなかったりするし、カメラの認識の影響が大きい気がする。そこで通常のGoogle翻訳機能を試してみる。

TOEIC長文TOEIC長文翻訳

おお!これならだいたい意味がわかる。そうそう、ここの問題(196番~200番の問題)の文章はペンキをネットで買えてサンプルはタダで何営業日以内に発送とかいう文章だよ。リアルタイム翻訳はともかく、通常の翻訳機能なら長文でも大意はつかめそうだな。

 

英検1級の実際の問題で翻訳

いやいや~、英語をある程度勉強した人ならTOEICの単語の難易度はそう高くなくて、解くスピード重視のテストだと知ってますよ。
そこで中高生にお馴染みの英検を実施している日本英語検定協会のサイトへ行って英検一級の長文問題を翻訳させてみることにした。日本の英語資格の最高峰、留学経験なしでは絶対できないはずだぜ!

英検長文英検長文翻訳

これまた左が元の本文で右がGoogle翻訳。おぁ、日本語的に変なところも多いけど、これだけ翻訳してくれれば普通に設問に答えられる程度に大意はつかめるんじゃないの??

 

天下のハーバード大学(Harvard University)なら…?

だんだんGoogle翻訳の精度が怖くなってきたところで、意地でも翻訳できなそうなところを見つけたくなる。
さすがに「これは翻訳できんだろう」ということで辿り着いたのがハーバード・ローレビュー(Harvard Law Review)ハーバード大学ロースクール(法科大学院)が出している法律誌のサイトの記事だ。これはさすがに法律の専門用語連発で翻訳できませんよね?

ハーバード大学ローレビューハーバード大学ローレビュー翻訳

うーん。何を言っているのかさっぱりだ。さすがに専門用語が出てくると厳しいのかもね。
というより、この英文をキチンと翻訳されたものを読んだとしても意味を理解できないか(汗)

というわけで、様々なサイトで翻訳をさせてみたけど、Google翻訳アプリの精度に驚くばかりだった。筆者はこれまで様々な翻訳アプリやサイトを試してきたが、ここまで精度が高いとは予想外だった。
この機能、Googleグラスとかと一緒になったら英語のテストでカンニングし放題じゃないかとか悪いことを考えてしまったw

Google翻訳の精度向上の秘密

で、なんでこんなにGoogle翻訳の精度が向上したのか気になるところだが、そもそもGoogle翻訳の機能向上は2016年に翻訳アルゴリズムが以前の古いシステムからニューラルネットというシステムを使用したものに変更されたことにあるそうだ。
ニューラルネットとは、人間の脳の神経回路の仕組みをコンピュータ上で行う数学モデルのことらしい。このシステムを使った翻訳では、文章をパーツごとに翻訳していくのではなく、全体を一つの文として捉え、文脈を把握したうえで、より正確な訳語を見つけるのだという。そのうえで、言葉の順番を変えるなどの調整を行うそうだ。これら一連の動作によって、より正しく、より自然な翻訳が可能になっているというわけだ。
さらにすごいのは、このシステムは学習し続けるため、日々、自然な翻訳が可能になっていくのだという。

最初の”CAMERA IN OPERATION”の段階で「たいしたことないやんけ」と思ったものの、結局はGoogle翻訳の能力には驚かされるばかりであった。
翻訳の精度向上のすごさと、最近の音声認識機能の向上が合わさると、会話を同時通訳してしまう翻訳アプリが出るのも時間の問題かもしれないなぁとか思ったのでありました。

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フィンテックは私達の生活にどのような影響を与えるの?身近な事例3選
お役立ち・知識

フィンテックは私達の生活にどのような影響を与えるの?身近な事例3選

フィンテック 事例記事イメージ

最近ニュースや新聞で多く見かけるフィンテックですが、皆さんはフィンテックが一体何なのか、私達の生活にどのような影響を与えるのかをご存知でしょうか?

今回の記事ではこのフィンテックをご紹介していこうと思います。

フィンテックとは

フィンテックという言葉は、金融を意味する「Finance(ファイナンス)」と、技術を意味する「Technology(テクノロジー)」を組み合わせた造語です。

スマートフォンや、人工知能(AI)等のITを活用した新しい金融サービスの総称として使われています。

決済サービスや家計管理、資産運用等様々な分野のフィンテックが存在しています。

フィンテックの事例

フィンテックのサービス事例をご紹介致します。

私達の生活に身近な事例を取り上げました。

1-家計管理-自動家計簿「マネーフォワード」

消費者向けフィンテックの代表的な事例として挙げられるのが、自動家計簿サービスの「マネーフォワード」です。

銀行口座やクレジットカード情報を登録しておくと、自動的にお金を使ったデータを収集し、家計を一元管理する事が出来るサービスです。

レシートを写真に撮るだけで内容を自動的に反映する等OCR技術も活用されており、非常に便利です。

2-資産運用:おつりで投資するフィンテック「トラノコ」

資産運用のアプリ開発・運営を行うフィンテック企業であるTORANOTEC株式会社が2017年春に、おつりで投資をする事が出来る新たな資産形成アプリ「トラノコ」のリリースをすることを公表しました。

「トラノコ」は、クレジットカードやICカード乗車券等から端数を切り上げておつり相当分を投資に回す事が出来るアプリです。

例えば、480円の買い物をした場合には、500円との差額である20円をおつり相当額として投資に回す事が可能です。

毎日コツコツと事前に投資資金を積み上げる事が出来るため、手元資金が少ないことが原因で今まで投資に踏み込めていなかった若年層の心理的障壁を下げ、投資に踏み込めるようになる事が予想されています。

今まで日本人は投資や資産運用に消極的でしたが、このようにフィンテックが活用された資産運用アプリが登場する事によって今後資産運用が浸透していくかもしれません。

3-決済:スマホをかざすだけで簡単決済「Apple Pay」

Appleが提供する電子決済サービス「Apple Pay」の提供が今年の10月に始まった事は、皆さんの記憶に新しいと思います。

この「Apple Pay」のサービスもフィンテックの一種です。

「Apple Pay」の機能として目新しかったのは、Suicaカード無しでiphone7をかざすだけで改札を通り抜けられるようになった事だと思います。

今後このような決済サービスが浸透していく事によって、お財布が不必要になる時代も到来するかもしれません。

人気YouTuberの瀬戸弘治さんも、Apple Payの動作を紹介されています。

今後のフィンテック

近い将来、フィンテックが普及することによって投資や決済の領域だけでなく、通貨制度自体にも大きな影響をもたらす可能性もあります。

来年2017年もますますフィンテックが私達の生活に浸透していくことでしょう。

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AI
業界ニュース

AI(人工知能)って一体何?活用事例や今後の展望

AI(人工知能)イメージ

2016年に入って、ますます「AI(人工知能)」という単語を聞く機会が増えました。

今まで「A.I」(2001年)や「バイオハザード」(2002年)「アイ, ロボット」(2004年)等のヒット映画でも数多く「AI(人工知能)」が登場してきましたが、現実世界でも「AI(人工知能)」の存在が私達の生活に身近になってきています。

今回は、「AI(人工知能)」とは一体何なのか、今後私達の生活にどのように関わるのか、そして今後の展望についてお話をします。

 

「AI(人工知能)」って一体何?

「AI(人工知能)」とは、artificial intelligenceの略語で、コンピューター上で人間の知的な作業を模倣したソフトウェアやシステムのことを示します。

AI(人工知能)ranking

参照:「AI(人工知能)は脅威よりも期待」「AIといえばPepper」AIに関する意識調査結果。

BIGLOBEが行った「AI(人工知能)に関する意識調査」によると、AI(人工知能)として最も知名度が高いのは家庭向け人型ロボットの「Pepper(ペッパー)」でした。

2015年10月に人間のプロ囲碁棋士を互先なしで破った初のコンピュータ囲碁プログラムの「アルファ碁」や、今年「世にも奇妙な物語」への出演も果たしたマイクロソフトの人工知能、「女子高生りんな」もランクインしています。

この「Pepper」や「女子高生りんな」のように、人間が用いる自然言語を理解したり、経験から学習して知的な営みが出来たりするようなコンピュータプログラムが人工知能(AI)と呼ばれています。

 

人工知能(AI)はどう使われているの?

人工知能(AI)の技術が私達の生活にどのように活用されているのでしょうか?
最近リリースされたサービスを元にご紹介させて頂きます。

 

・チャットボットでのAI活用事例

カスタマーサービス「LINE Customer Connect」

AI(人工知能)事例_Line Customer Connect

参照:LOHACOマナミさんトーク画面

近年、人工知能(AI)システムがユーザーの応対を行う自動対応の問い合わせシステムに注目が集まっています。

このシステムはチャットボットと呼ばれ、企業は導入することによりサポート業務の効率化や質の向上を行うことが出来ると言われています。

LINE株式会社は今年11月にチャットボットによるカスタマーサービス「Line Customer Connect」を発表しました。

最初に導入したのは「アスクル」で、人工知能(AI)による自動対応サービスを既に始めています。

このカスタマーサービス「LINE Customer Connect」は来春を目処に本格始動するとのことで、あらゆる企業がサポート業務にこのサービスを導入する事が予想されます。

 

・資産運用でのAI活用事例

投資信託「Yjamプラス!」

ヤフーが今年11月に、人工知能(AI)を活用した資産運用サービスを開始することを発表しました。

ヤフーの月間700億ページビューに上るビッグデータに基づいて、人工知能(AI)が株価を分析したり銘柄を選定したりした株式を取り込んだ投資信託商品を販売します。

金融サイト「Yahoo!ファイナンス」のデータ、ヤフーのニュースサイトの記事閲覧履歴やECサイトの売れ筋商品の傾向、天気や旅行等のヤフーが持つあらゆるデータを活用し投信の運用が行われます。

従来は人の経験則に基づく投資手法が主流でしたが、「Yjamプラス!」の登場によって人工知能(AI)による資産運用が今後広まりそうです。

 

・レコメンド機能でのAI活用事例

メガネのAIレコメンドサービス「JINS BRAIN(ジンズ・ブレイン)」

AI(人工知能)事例_JINS

参照:JINS BRAIN

アイウェア業界でも人工知能(AI)のによる機械学習を取り入れたサービスが展開されています。

ジェイアイエヌは、メガネのレコメンドサービス「JINS BRAIN(ジンズ・ブレイン)」をJINSオンラインショップと全国のJINS店舗にて開始しました。

JINSのスタッフ約3000名が、6万枚におよぶ画像データを評価することによって、JINS独自の人工知能(AI)が開発されていて、メガネをかけた人の顔画像からメガネの似合い度のスコアを算出することが出来ます。

このサービスはクラウドサービスなので、いつどこでもパソコンやスマートフォンから、メガネのレコメンドサービスを受けることが可能です。

今までメガネを通販で購入する事に抵抗があったユーザーも「JINS BRAIN」を利用することによってより気軽に購入することが出来るようになるのではないでしょうか。

・マッチング機能でのAI活用事例

人工知能(AI)搭載のマッチングアプリ「Qunme(キュンミー)」

AI(人工知能)事例_SNS

参照:Qunme公式HP

サイバーエイジェントの連結子会社であるアプリボットライフスタイルが提供するマッチングアプリ「Qunme(キュンミー)」に、人工知能(AI)を活用した機能があります。

「HITOMEBORE タイプ診断」と呼ばれるこの機能は、顔認証技術を元にユーザーの好みのタイプと判定した相手をレコメンドするものです。

このような新しい切り口の機能が搭載されることによってますますマッチングアプリが若者の間で普及していきそうです。

 

・広告でのAI活用事例

デジタルサイネージ

人工知能(AI)を活用した屋外広告(デジタルサイネージ)も進められています。

デジタルサイネージと連携したAI搭載カメラが車種を自動で判別し、車種ごとに最適な広告を配信する実証実験も成功していることが発表されています。

ディープラーニング(深層学習)技術搭載のカメラが300種類以上の車種、メーカー、年式等をリアルタイムに認識・判別し、車種ごとにターゲティングされた広告を配信したそうです。

例えば高級車が通った際には高所得者向けの広告を配信する等が可能となります。

デジタルサイネージは今までターゲティングすることが難しいとされてきましたが、人工知能(AI)技術を活用することによって最適な広告配信が可能となりつつあり、今後普及が広まることが期待されています。

 

今後の展望

このように、人工知能(AI)技術は様々な場面で活用されています。

現状ではアプリでの活用が主に目立っていますが、今後アドテクノロジーや家庭用ロボットの更なる普及が予測出来ます。

ビジネスを展開する上でも人工知能(AI)技術に着眼することが成功の鍵となるかもしれません。

 

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